数据传递在编程语言中一般分为两类，包括 值传递（将原数据复制粘贴）与地址传递（将原数据的地址传输过去）。
首先，我们解释一下值传递与地址传递。
值传递：将一个变量的值赋给另一个变量时，是数值在两个变量间传递。
这样的好处是，两个变量在赋值后不再相互影响。
b=1
a=b
#a=1 b=1
b=2
#a=1 b=2而地址传递则不同，当我们使用python传递list、dict等类型的变量时，由于这些变量普遍较大，完全复制不仅十分消耗内存而且运算速度也相对较慢，所以python内部采用的是地址传递（引用传递），通过传输变量的存储地址而对储存变量进行处理。
如何理解这一操作呢？
通俗来讲就是，小红搬到了新房子，小明想要直到小红的新房子长什么样子，于是他去问小刚：“小红的新房子长什么样子呢？”因为房子的结构与外观太复杂，小刚说不清，就给了小明一张纸条，上面写着小红新家的地址，于是，小明顺着地址找到了小红家，知道了小红新家的外观。但是如果别人来问，小明还是不能和别人完全解释小红新家的外观是什么样子的。只能继续给出地址，让下一个提问者根据地址，知晓房子的外观。
这就是对地址传递的通俗理解，list等类型的数据就是房子，因为造一栋完全相同的房子（也就是完全复制数据）太过浪费时间和空间，所以python中默认的办法就是传递这种大数据类的地址，从而方便快捷的传输内容。
a=[1,2,3,4]
b=a
#b=[1,2,3,4]
a.append(1)
#a=[1,2,3,4,1]
#b=[1,2,3,4,1]当我们检查a、b的地址时
print('a的地址',id(a))
print('b的地址',id(b))得到：a的地址：2508716715136 b的地址：2508716715136
二者的地址完全相同，这也证明了list数据的传递形式为地址传递。
当然，如果想要完全复制一个list类型的数据可以调用copy函数，如
b=a.copy()调用后，会生成一个新的list变量，其数据内容与指定list变量相同。
什么决定了数据的传递方式？
一般，执行值传递或地址传递是由数据的类型决定的。
1、可变类型，值可以改变：
list列表
dict字典
np.array numpy矩阵
属于可变类型，添加或者修改数据时，变量对应的内存地址不会改变。
可变类型的修改一直在引用原来的内存地址。
注意，如果是重新赋值，内存地址就会发生改变。
而del 变量名 则只是删除一个指针，不删除变量。
2、不可变类型，值不可以改变：
数值类型int、long、bool、float
字符串str
元组tuple
属于不可变类型，一旦被重新赋值，变量对应的内存地址就会发生改变。
可变类型就可以进行地址传递，而不可变类型只能进行值传递。
两种传输方式的不同在函数调用时体现的更加明显
当我们在函数中传递单个数据时，采用的是值传递，若函数不加return进行返回，数据并不会发生改变。
def bfunction(b):
b=2
def b2function(b):
b=3
return b
b=0
a=bfunction(b)
#a=None 不返回内容
#b=0
a=b2function(b)
#a=3
#b=0然而在函数调用list等数据类型时，并不需要特地设置return，数据也能正常更改并返回。
def afunction(a):
a.append(2)
a=[1,2,3,4]
afunction(a)
#a=[1, 2, 3, 4, 2]总结：
python是一门高级语言，他的数据传递灵活的，会自动根据数据的类型进行值传递或地址传递，从而有效地增加程序的效率。
